计算机模型为COVID-19和肺部疾病患者提供保护性通气

使用机械通气可以挽救生命——不仅是针对那些出现严重呼吸问题的COVID-19患者。但与此同时，通风压力给脆弱的肺组织带来了巨大的压力;对于已经存在肺部损伤的患者，使用呼吸机可能是致命的。由慕尼黑工业大学(TUM)开发的计算肺模型可用于减少机械通气造成的损害，并可显著提高患者的存活率。

治疗急性呼吸道疾病患者的医生在确定机械治疗的最佳方案时，要考虑的参数范围有限通风例如，压力限制、氧气水平和空气流量。

但是肺是一个复杂的器官，为了保持肺的各个部分对气流开放所必需的压力实际上会通过肺的过度膨胀对某些部分造成损害组织．此外，在机械通气过程中，医生需要尽量减少部分肺的重复招募和取消招募，因为这两者都会刺激肺组织并引发炎症。

使无形可见

德国工业大学计算力学教授沃尔夫冈·沃尔(Wolfgang Wall)表示:“问题的真正关键在于，当我们使用机械通气治疗患者时，到目前为止，还没有任何方法可以检测到肺组织的过度膨胀。从主支气管到肺中最微小的结构，有超过20级的分支。目前，还没有方法来测量人工呼吸时肺中最小的微观分支发生了什么。”

尽管一些医学文献仍然不准确地描述肺的气囊(肺泡)类似于葡萄藤和葡萄串，但肺组织实际上更像海绵一样粘稠。空气和血液之间的交换就是通过这个细壁组织进行的。呼吸包括不同类型的组织、组织上的液体膜和空气流动之间极其复杂的机械相互作用。

几年来，TUM的研究人员一直致力于开发更复杂的模型来模拟肺组织和气流的行为。结合改进的微力学测试方法肺组织样本，他们的研究已经导致了一个计算肺模型的创建。

该模型是一个计算机程序的基础，该程序可以计算不同呼吸机设置对肺微观组织造成的局部压力。有了这些数据，医务人员医生可以相应地调整呼吸机设置，以提供保护性通气。

利用人工智能来解读数据

目前指导机械通气治疗的临床标准是根据患者的体重来确定最佳的呼吸机压力设置。然而，沃尔教授和他的团队开发的程序基于CT肺扫描数据对实际肺进行建模。它甚至考虑到肺部已经被疾病或以前的损伤损伤的个别区域的状况。

通过测量在吸气和呼气周期中发生的压力和体积的变化，数字肺模型计算出患者肺部的单个机械特征。结果是:一个病人肺部的数字“双胞胎”模型。它非常精确，可以准确预测哪种呼吸机设置会对患者的肺部造成损害。

从研究实验室到医院——在真实的临床环境中测试这个模型

在与临床合作伙伴一起继续他的工作小组的研究的同时，Wall教授和三名前同事成立了Ebenbuild公司，以尽快将他们的研究带入临床实践。

实现这一目标的关键步骤是使用人工智能(AI)自动化生成肺模型。沃尔教授和他的团队利用了计算能力人工智能公司开发了一种数字工具，可以绘制患者肺部的地图，甚至可以用于早期发现COVID-19感染。

“超过80%的COVID-19死亡是急性肺衰竭的结果，”沃尔教授说。"长期而言机械通风在美国，危重病人的存活率仅为50%。”他补充道。“我们工作的目标是在未来，在每个通风地点，一个数字肺模型有助于根据患者的需要优化通风，这样我们就可以显著提高生存机会。”

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